tab_search.py

import gradio as gr
from config import SEARCH_SYSTEM_PROMPT

def handle_web_search(query):
    """处理“网页检索”标签页的逻辑"""
    # 模拟 Ring 模型进行网页检索和总结
    # 在真实应用中，这里会使用 SEARCH_SYSTEM_PROMPT
    summary = f"根据对网络的检索，关于 ‘{query}’ 的总结如下：\n\n这是一个由 Ring 模型模拟生成的摘要性回答。在实际应用中，模型会访问互联网，抓取相关信息，并生成一段高质量的总结。\n\n### 关键点：\n- **要点一**: 这是第一个关键信息。\n- **要点二**: 这是第二个关键信息。\n- **要点三**: 这是第三个关键信息。"

    sources = """### 信息来源:
* [Source 1: Example Domain](https://example.com)
* [Source 2: Another Example](https://example.com)
* [Source 3: Wikipedia](https://wikipedia.org)"""

    full_response = f"{summary}\n\n{sources}"
    
    return gr.update(value=full_response, visible=True)

def create_search_tab():
    with gr.TabItem("网页检索", id="search_tab"):
        gr.Markdown("<p align='center'>由 <strong>Ring 💍</strong> 模型驱动</p>")
        with gr.Column():
            search_input = gr.Textbox(label="搜索输入区", placeholder="Enter a question to search and summarize...")
            gr.Examples(
                examples=["AI 的最新进展是什么？", "解释一下 Transformer 架构", "总结今天的新闻头条"],
                label="示例提示",
                inputs=[search_input]
            )
            search_button = gr.Button("✨ 检索")
            search_results_output = gr.Markdown(label="结果展示区", visible=False)

    return {
        "search_input": search_input,
        "search_button": search_button,
        "search_results_output": search_results_output
    }